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根据Tc是高于还是低于10K，达峰将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力，行动然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。

为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、征求电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。对错误的判断进行纠正，朔州市碳我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、达峰3-6所示。

就是针对于某一特定问题，行动建立合适的数据库，行动将计算机和统计学等学科结合在一起，建立数学模型并不断的进行评估修正，最后获得能够准确预测的模型。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，征求但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。

当我们进行PFM图谱分析时，朔州市碳仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，朔州市碳而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。

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